如何通过 PagedAttention 与分块量化结合：解决移动端内存碎片化导致的长文本 OOM

在移动端部署大语言模型（LLM）时，内存压力主要源于 KV Cache。随着对话长度增加，KV Cache 呈线性增长，且传统的连续内存分配方式会导致严重的内存碎片化（Memory Fragmentation），最终引发 OOM（内存溢出）。

本文介绍如何将 vLLM 的核心思想 PagedAttention 与 分块量化（Group-wise Quantization） 结合，在有限的手机内存下实现长文本稳定推理。

1. 核心痛点：内存碎片化

传统的推理引擎通常为 KV Cache 预分配一块连续地址。在移动端环境中：
1. 系统截断：由于后台应用较多，系统很难分配出 2GB 以上的连续大内存块。
2. 利用率低下：为长文本预分配的空间，在短对话时完全闲置。
3. 无法动态扩展：一旦预分配空间耗尽，即使系统还有剩余内存，推理也会崩溃。

2. 解决方案：PagedAttention 虚拟化管理

PagedAttention 借鉴了操作系统的虚拟内存管理。我们将 KV Cache 划分为固定大小的 Block（如 16 或 32 个 Token）。这些 Block 在物理内存上无需连续，通过一个 Block Table 进行映射。

当内存碎片化严重时，我们可以利用系统中细碎的空闲块来填充 KV 缓存，从而避免申请巨大连续内存失败的问题。

3. 进阶压缩：分块量化

为了进一步降低内存占用，我们对每一个 Block 内部的数据进行独立量化。由于 Block 规模较小，各 Token 间的分布差异不大，采用 INT8 甚至 INT4 量化可以获得极高的保真度。

4. 实战代码：构建一个简单的分块管理系统

以下代码展示了如何在 Python 环境中模拟一个支持量化存储的 KV Cache Block 管理器。

import torch
import math

class PagedKVCacheManager:
    def __init__(self, num_blocks, block_size, num_heads, head_dim, dtype=torch.int8):
        self.block_size = block_size
        self.num_blocks = num_blocks
        self.head_dim = head_dim
        self.num_heads = num_heads

        # 物理存储：使用 int8 存储量化后的数据，极大地节省空间
        self.k_cache = torch.zeros((num_blocks, num_heads, block_size, head_dim), dtype=dtype)
        # 存储每个 Block 的动态缩放系数 (Scale)
        self.k_scales = torch.zeros((num_blocks, num_heads, 1, 1), dtype=torch.float16)

        self.free_blocks = list(range(num_blocks))
        self.block_table = {} # 映射逻辑 Page 到物理 Block

    def allocate_for_request(self, request_id, num_tokens):
        num_needed = math.ceil(num_tokens / self.block_size)
        allocated = []
        for _ in range(num_needed):
            allocated.append(self.free_blocks.pop(0))
        self.block_table[request_id] = allocated
        return allocated

    def store_kv(self, block_id, k_tensor):
        # 模拟分块量化过程
        # k_tensor shape: [num_heads, block_size, head_dim]
        scale = k_tensor.abs().max() / 127.0
        quantized_k = (k_tensor / scale).to(torch.int8)

        self.k_cache[block_id] = quantized_k
        self.k_scales[block_id] = scale.to(torch.float16)
        print(f"Block {block_id} stored with scale {scale:.4f}")

# 初始化：假设有 1024 个物理块
manager = PagedKVCacheManager(num_blocks=1024, block_size=16, num_heads=32, head_dim=128)

# 模拟一个请求到来，需要 32 个 Token 的空间 (2 个块)
blocks = manager.allocate_for_request("req_001", 32)

# 模拟写入第一个块的 FP16 数据
fake_k_data = torch.randn(32, 16, 128, dtype=torch.float16)
manager.store_kv(blocks[0], fake_k_data)

print(f"剩余空闲块: {len(manager.free_blocks)}")

5. 移动端优化建议

1. 混合量化策略：对于 KV Cache，K 对精度更敏感，建议使用 INT8，而 V 可以尝试更激进的 INT4 量化。
2. 算子融合：在 NCNN 或 MNN 等端侧框架中，应实现 QuantizedPagedAttention 算子，即在 Attention 计算过程中实时反量化，避免中间产物占用内存。
3. 预分配与按需回收：在 App 启动阶段预分配一池物理 Block，并通过逻辑引用计数，在用户清空对话瞬间释放 Block 索引。

总结

通过 PagedAttention，我们将“长文本需要大块连续内存”的问题转化为了“离散块管理”问题；再结合分块量化，将内存占用降低了 50% 以上。这种组合方案是目前手机端实现 8K 以上长上下文推理的主流选择。